최근의 통신 기술 발전과 인터넷-의료사물(IoMT, Internet-of-Medical-Things)은 인공지능(AI)을 기반으로 한 지능형 의료를 변화시켰다. 전통적으로 AI 기법은 중앙집중식 데이터 수집 및 처리를 필요로 하며, 이는 현대 의료 네트워크의 높은 확장성과 데이터 프라이버시에 대한 우려가 커지고 있는 현실적인 의료 시나리오에서는 실행하기 어려울 수 있다. 부상하고 있는 분산 협력형 AI 패러다임인 연합학습(Federated Learning, FL)은, 원시 데이터를 공유하지 않고 여러 클라이언트(예: 병원)가 AI 학습을 수행하도록 조정함으로써 지능형 의료에 특히 매력적이다. 이에 따라 본 연구는 지능형 의료에서의 FL 활용에 관한 종합적인 설문을 제공한다. 먼저 지능형 의료에서 FL을 사용하는 최근의 발전 동향, 동기 및 요구사항을 제시한다. 이후 지능형 의료를 위한 최근의 FL 설계들을 자원 인지형 FL, 보안 및 프라이버시 인지형 FL, 인센티브 FL, 개인화 FL에 이르기까지 논의한다. 이어서 건강 데이터 관리, 원격 건강 모니터링, 의료 영상, COVID-19(코로나19) 검출을 포함한 주요 의료 분야에서의 FL의 등장 적용에 관한 최신 기술 수준의 검토를 제공한다. 또한 최근의 FL 기반 지능형 의료 프로젝트들을 분석하고, 설문을 통해 얻은 핵심 교훈도 함께 강조한다. 마지막으로 지능형 의료에서의 FL 연구를 위한 흥미로운 연구 과제와 향후 연구 방향에 대해 논의한다.

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